基于声纹识别的变压器局部放电在线监测系统

本文提出了基于声纹识别的变压器局部放电的在线监测和诊断方法。通过在变压器上安装4个磁吸式声纹采集装置获得变压器声纹信号,采用基于负熵的FastICA对采集得到的数据进行处理,分离变压器的本体运行声纹信号和故障声纹信号。接着,采用梅尔对数频谱特征分析方法提取之前分离所得的故障声纹信号的特征值,特征值作为输入量经训练好了的卷积神经网络(CNN)模型预测得到变压器故障类型。通过设计放电试验,对故障声纹的识别准确率超过90%,验证了系统的有效性。本文充分利用变压器声纹信号,通过卷积神经网络算法实现变压器局部放电诊断,能够有效发现变压器内部绝缘的初期故障,提高了设备供电可靠性。